基于ACO的貝葉斯網(wǎng)結構學習與應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、　　在人工智能領域，不確定性問題一直成為人們關注和研究的焦點。貝葉斯網(wǎng)是自然、緊湊的聯(lián)合概率分布的圖形表示形式，反映了變量間的潛在的依賴關系，揭示了領域對象的內在結構。由于其具有很多優(yōu)點，貝葉斯網(wǎng)已成為解決許多不確定性問題的強有力工具，成為人工智能領域的研究熱點?！　∝惾~斯網(wǎng)的關鍵在于建立網(wǎng)絡，而由專家給出的貝葉斯網(wǎng)帶有主觀性和不確定性，因此從數(shù)據(jù)中學習成為可行的和必要的建網(wǎng)方法。　　本文主要研究完備數(shù)據(jù)集的貝葉斯網(wǎng)結構學習，在研究

2、和分析現(xiàn)有結構學習算法的基礎上，將ACO算法和K2評分標準引入到基于打分的結構學習算法中。主要研究內容如下：　　(1)基于ACO的貝葉斯網(wǎng)結構學習：本文將ACO算法作為搜索算法，K2評分標準作為評分函數(shù)，針對結構學習中的節(jié)點排序和建網(wǎng)提出了AntOrdering算法和ACOB算法，并且針對ACO算法的變化形式，對ACOB算法加以討論?！　?2)貝葉斯網(wǎng)在CRM中應用：將貝葉斯網(wǎng)應用到CRM的客戶分析(數(shù)據(jù)挖掘)模塊中，利用貝葉斯網(wǎng)對

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